Liquid AI 发布 LFM3：1.7B 端侧模型 agent 跑分超越 Qwen3.5 9B
haider1 · x · 2026-10-28
Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models「LFM3」，采用全新 tri-hybrid 架构与多模态编码器，共 6 个约 2B 参数的开放权重模型，覆盖文本、视觉、音频与决策模态：
- LFM3-1.7B：文本模型，256k 上下文窗口
- LFM3-VL-2B：视觉语言模型，支持视频输入做空间理解
- LFM3-Audio-2B：支持工具调用、语音对话，18 种语言推理
- LFM3-Omni-2B：融合视觉、音频与语言的全模态模型
- d1-2B / d1-Omni-2B：单次前向输出类型化结果与校准概率的决策模型
官方基准显示 1.7B 版本在 WebArena-Verified（38.4）、LiveClaw（45.6）、AutomationBench 等 agent 基准上超过 Qwen3.5-9B，BFCL V4、ToolSandbox 等工具使用基准也领先一众 2B-9B 竞品；SWE-bench Verified（OpenCode）为 43.4，弱于 Qwen3.5-9B 的 51.2。
端侧推理方面，在 AMD Ryzen AI Max 395、Apple M5 Max 和 iPhone 17 Pro 上用 llama.cpp Q40、32K 上下文实测：LFM3-1.7B 是三台设备上最快的模型，解码速度比次快模型快 1.8-2.8 倍且内存占用最低；128K 上下文的 KV cache 仅需 1.6 GB（Qwen3.5-4B 为 4.3 GB，MiniCPM5-2B 为 5.6 GB）。注意以上均为 Liquid AI 自家测试数据。
所属事件:Liquid AI 发布 LFM3 全模态小模型家族，最小仅占 1GB(26 条相关)→
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